論文の概要: Multi-agent Off-policy Actor-Critic Reinforcement Learning for Partially Observable Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04974v1
• Date: Sat, 6 Jul 2024 06:51:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-09 21:37:47.047379
• Title: Multi-agent Off-policy Actor-Critic Reinforcement Learning for Partially Observable Environments
• Title（参考訳）: 部分観測可能な環境に対するマルチエージェントオフポリチックアクター・クリティカル強化学習
• Authors: Ainur Zhaikhan, Ali H. Sayed,
• Abstract要約: 本研究では,強化学習のためのマルチエージェント・オフ・ポリティクス・アクター・クリティック・アルゴリズムにおいて,グローバルな状態を推定するソーシャル・ラーニング手法を提案する。 社会的学習法により,世界状態が完全に観察された場合と推定された場合の最終的な結果の差が,社会的学習更新の適切な回数の反復を行う場合に,$varepsilon$-boundedとなることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.280532078714455
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study proposes the use of a social learning method to estimate a global state within a multi-agent off-policy actor-critic algorithm for reinforcement learning (RL) operating in a partially observable environment. We assume that the network of agents operates in a fully-decentralized manner, possessing the capability to exchange variables with their immediate neighbors. The proposed design methodology is supported by an analysis demonstrating that the difference between final outcomes, obtained when the global state is fully observed versus estimated through the social learning method, is $\varepsilon$-bounded when an appropriate number of iterations of social learning updates are implemented. Unlike many existing dec-POMDP-based RL approaches, the proposed algorithm is suitable for model-free multi-agent reinforcement learning as it does not require knowledge of a transition model. Furthermore, experimental results illustrate the efficacy of the algorithm and demonstrate its superiority over the current state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, ソーシャルラーニング手法を用いて, 部分的に観測可能な環境下での強化学習(RL)のためのマルチエージェント・オフ・ポリチック・アクター・クリティック・アルゴリズムのグローバル状態を推定する手法を提案する。 エージェントのネットワークが完全に分散された方法で動作し、変数をすぐ隣人と交換する能力を持っていると仮定する。 提案手法は,グローバルな状態が十分に観察された場合と,社会的学習手法によって推定された場合の最終的な結果の差が,適切な回数の社会学習更新を行う場合に,$\varepsilon$-boundedであることを示す分析によって支持される。 多くの既存の de-POMDP ベースの RL アプローチとは異なり,提案アルゴリズムは遷移モデルの知識を必要としないため,モデルフリーなマルチエージェント強化学習に適している。 さらに,実験結果から,現在の最先端手法よりもアルゴリズムの有効性を示し,その優位性を示した。

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